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模稜函數

指数 模稜函數

模稜函數是一套用於訊號分析與訊號設計的數學方法,為菲力浦·伍德沃德(Philip Woodward)在1953年所提出。其原初目的是用來分析雷達回波訊號受時間延遲和都卜勒位移的影響,但在隨後的發展中,也廣泛的被使用在時頻分析、訊號處理等領域上。.

目录

  1. 11 关系: 多普勒效应信号处理科恩克萊斯分佈調變高斯函数自相关函数雷达雜訊模糊函數與韋格納分佈的關係方波時頻分析

  2. 時頻分析

多普勒效应

多普勒效应是波源和观察者有相对运动时,观察者接受到波的频率与波源发出的频率並不相同的现象。远方急驶过来的火车鸣笛声变得尖细(即频率变高,波长变短),而离我们而去的火车鸣笛声变得低沉(即频率变低,波长变长),就是多普勒效应的现象,同樣現象也發生在私家車鳴響與火車的敲鐘聲。 这一现象最初是由奥地利物理学家多普勒1842年发现的。荷兰气象学家拜斯·巴洛特在1845年让一队喇叭手站在一辆从荷兰乌德勒支附近疾驶而过的敞篷火车上吹奏,他在站台上测到了音调的改变。这是科学史上最有趣的实验之一。 多普勒效应从19世纪下半叶起就被天文学家用来测量恒星的视向速度。现已被广泛用来佐證观测天体和人造卫星的运动。.

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信号处理

在计算机科学、药物分析、电子学等学科中,信号处理(signal processing)是指对信号表示、变换、运算等进行处理的过程。 信号处理可以用于沟通人类之间,或人与机器之间的联系;用以探测我们周围的环境,并揭示出那些不易观察到的状态和构造细节,以及用来控制和利用能源与信息.例如,我们可能希望分开两个或多个多少有些混在一起的信号,或者想增强信号模型中的某些成分或参数。 几十年来,信号处理在诸如语音与資料通訊、生物医学工程、声学、声呐、雷达、地震、石油勘探、仪器仪表、机器人、日用电子产品以及其它很多的这样一些广泛的领域内起着关键的作用。.

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科恩克萊斯分佈

科恩分佈(Cohen's class distribution)於1966年由L.

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調變

调制(英語:modulation)是一种将一個或多個週期性的載波混入想傳送之信号的技術,常用于无线电波的传播与通信、利用电话线的数据通信等各方面。依调制信号的不同,可区分为數位调制及類比调制,這些不同的调制,是以不同的方法,將信号和载波合成的技术。调制的逆过程叫做「解调」,用以解出原始的信号。.

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高斯函数

斯函数的形式为 的函数。其中a、b与 c为实数常数,且a > 0.

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自相关函数

自相关(Autocorrelation),也叫序列相关,是一个信号于其自身在不同时间点的互相关。非正式地来说,它就是两次观察之间的相似度对它们之间的时间差的函数。它是找出重复模式(如被噪声掩盖的周期信号),或识别隐含在信号谐波频率中消失的基頻的数学工具。它常用于信号处理中,用来分析函数或一系列值,如時域信号。.

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雷达

雷达(RADAR),是英文「Radio Detection and Ranging」(無線電偵測和定距)的縮寫及音譯。將電磁能量以定向方式發射至空間之中,藉由接收空間內存在物體所反射之電波,可以計算出該物體之方向,高度及速度,并且可以探测物体的形状。.

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雜訊

Unreferenced/auto 自动产生。 --> 雜訊(Noise)在电子学中指,訊號在傳輸過程中會受到一些外在能量所產生訊號(如杂散电磁场)的干擾,這些能量即雜訊。雜訊通常會造成信號的失真。其來源除了來自系統外部,亦有可能由接收系統本身產生。雜訊的強度通常都是與訊號頻寬成正比,所以當訊號頻寬越寬,雜訊的干擾也會越大。所以在評估雜訊強度或是系統抵抗雜訊能力的數據,是以訊號強度對雜訊強度的比例為依據,此即訊雜比。.

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模糊函數與韋格納分佈的關係

模糊函數(Ambiguity function,AF): AF_s(\theta,\tau).

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方波

方波是一種非正弦曲線的波形,通常會於電子和訊號處理時出現。理想方波只有「高」和「低」這兩個值。.

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時頻分析

時頻分佈是一項讓我們能夠同時觀察一個訊號的時域和頻域資訊的工具,而時頻分析就是在分析時頻分佈。傳統上,我們常用傅立葉變換來觀察一個訊號的頻譜。然而,這樣的方法不適合用來分析一個頻率會隨著時間而改變的訊號。 讓我們看看以下這個例子: x(t).

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另见

時頻分析